来源：机器之心本文约1500字，建议阅读5分钟在昨日的学术圈，图灵奖得主Yann LeCun对谷歌的一项研究发起了质疑。 前段时间，谷歌 AI在其新研究《LocoProp: Enhancing BackProp via Local Loss Optimization》中提出了一种用于多层神经网络的通用层级损失构造框架LocoProp，该框架在仅使用一阶优化器的同时实现了接近二阶方法的性能。 更具体来讲，该框架将一个神经网络重新构想为多层的模块化组合，其中每个层都使用自己的权重正则化器、目标输出和损失函数，
机器之心报道 机器之心编辑部 在昨日的学术圈，图灵奖得主Yann LeCun对谷歌的一项研究发起了质疑。 前段时间，谷歌 AI在其新研究《LocoProp: Enhancing BackProp via Local Loss Optimization》中提出了一种用于多层神经网络的通用层级损失构造框架LocoProp，该框架在仅使用一阶优化器的同时实现了接近二阶方法的性能。 更具体来讲，该框架将一个神经网络重新构想为多层的模块化组合，其中每个层都使用自己的权重正则化器、目标输出和损失函数，最终同时实现了性
概念：Vue.js 允许你自定义过滤器，可被用作一些常见的文本格式化。过滤器可以用在两个地方：mustache 插值和 v-bind 表达式。过滤器应该被添加在 JavaScript 表达式的尾部，由“管道”符指示；
关键时刻，第一时间送达！ 期待已久，没有跳票的 Java 10 已正式发布！ 为了更快地迭代，以及跟进社区反馈，Java 的版本发布周期变更为了每六个月一次，并且承诺不会跳票。新的发布周期也会严格遵循
题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/merge-intervals/
来自弗吉尼亚理工大学、台湾清华大学和 Facebook 的研究者提出了一种将单个 RGB-D 输入图像转换为 3D 照片的方法，利用多层表示合成新视图，且新视图包含原始视图中遮挡区域的 hallucinated 颜色和深度结构。
【代码膨胀】是代码、方法和类，它们的规模已经增加到了难以处理的地步。通常，这些异味不会立即出现，而是随着程序的演化而积累（尤其是当没有人努力根除它们的时候）。
原始点云数据不可避免地从3D传感器或在重建算法中包含异常值。本文提出了一种用于鲁棒点云处理的新型端到端网络，称为 PointASNL，可以有效地处理带噪声的点云。我们方法中的关键部分是自适应采样（AS）模块。它首先从最远点采样点的周围对点的邻域加权，然后在整个点云中自适应的调整采样。AS模块不仅有益于点云的特征学习，而且缓解受异常值的影响。为了进一步捕捉邻域信息和长期依赖于采样点，我们从非局部操作的角度出发，提出了局部-非局部 (local-Nonlocal, L-NL) 模块。这种L-NL模块使学习过程对噪声不敏感。大量的实验证明了在分类和语义分割任务上，在合成数据，室内、室外数据，是否有噪声的数据，都有良好性能和鲁棒性。并且在有大量噪声的真实户外数据集SemanticKITTI上，明显优于以前的方法。代码发布在：
跟以往一样, 只包含了Win32平台的源码. Console平台特定代码 (Xbox360, PS3 还有 Wii) 介于法律问题没有包括进去.
之前一直用百度站内搜索，但是百度站内搜索现在停用了。用谷歌的站内搜索，国内的GWF（fuck！)，只好投向Algolia
（点击上方公众号，可快速关注） 来源：开源中国， www.oschina.net/translate/109-new-features-in-jdk-10 虽然感觉 JDK9 发布才仅仅几周的时间，然而，随着新的 OpenJDK 的发布节奏，JDK10 已经到达发布候选里程碑阶段。 我看过各种关于 JDK10 新特性的博客，但是它们都倾向于关注通过 JEPS 定义的大方面。这篇博文，我将看看是否可以罗列出 JDK10 中已经发生变化的方方面面（包括新增的和剔除的）。 有时候，我会做一些关于 Java SE
@State装饰的变量，或称为状态变量，一旦拥有了状态属性，就和自定义组件的渲染绑定起来。当状态改变时，UI会发生对应的渲染改变。
虽然感觉 JDK9 发布才仅仅几周的时间，然而，随着新的 OpenJDK 的发布节奏，JDK10 已经到达发布候选里程碑阶段。
大家好，今天我们要聊聊 ECMAScript 2023 —— JavaScript 的第14版，它带来了一些精彩的更新，将让我们的编程生活变得更加轻松愉快。本文将逐一解读这些变化，并说明它们为何如此有用。那就让我们一起来看看这些如圣诞礼物般送到我们手中的新方法吧！
几个月前，写过几篇关于Hexo博客搭建的教程，最近几天，发现有很多读者私信我一些Hexo搭建过程中遇到的问题，重新燃起了我对Hexo博客的兴趣，于是花了一两天的时间重新将Hexo博客搭建了一下，并通过配置实现了一些附加功能，写下此篇博客，希望可以帮助读者们深入Hexo博客的使用。
在局部刷新，需要创建一个对象，代替浏览器发起请求的行为，这个对象存在内存中。 代替浏览器发起请求并接收响应数据。这个对象叫做异步请求对象。
插值表达式会出现闪烁问题，即在网速慢时会出现{{ msg }}，数据加载好后才会显示数据
从本节开始，我们探讨Java并发工具包java.util.concurrent中的内容，本节先介绍最基本的原子变量及其背后的原理和思维。 原子变量 什么是原子变量？为什么需要它们呢？ 在理解synchronized一节，我们介绍过一个Counter类，使用synchronized关键字保证原子更新操作，代码如下： public class Counter { private int count; public synchronized void incr(){ coun
在本教程中，我想向你展示如何使用 state 和 effect 钩子在React中获取数据。 你还将实现自定义的 hooks 来获取数据，可以在应用程序的任何位置重用，也可以作为独立节点包在npm上发布。
上篇介绍了创建vue实例时大概做了一些什么事情，其中有一项是初始化数据，本篇来看一下数据观察具体是怎么做的。
【新智元导读】不同于在目标检测和识别等领域取得的丰硕成果，深度学习在目标跟踪领域进展相对缓慢，很大原因是缺乏数据——目标跟踪只有第一帧的标定框作为训练数据，在这种情况下训练一个深度模型十分困难。现有的基于深度学习的方法从几个不同的角度解决这个问题，但在跟踪速度和精度方面仍有很大的提升空间。 在目标追踪界泰斗、UC Merced 杨明玄教授的指导下，香港城市大学、阿德莱德大学、SenseNet的研究人员从深度学习的角度出发，提出了一种端到端的跟踪模型，将特征提取和响应生成融合在深度学习框架中，只采用单层卷积的
标题：Efficient LiDAR Odometry for Autonomous Driving
在一个接口中，发现非常耗时，排查原因发现 array_search 查找数组中的元素的 key 时，效率随着数组变大，耗时增加。特别是大数组时，非常耗时。在函数 in_array 也有这个问题。
3.activity中的代码 这里面用到了万能ViewHolder，不了解可以去这里 了解详情 同时也用到了万能适配器，不了解可以去这里 了解详情
原文地址：http://colintoh.com/blog/5-array-methods-that-you-should-use-today?utm_source=javascriptweekly&
文章更新时间，本地和远程部署的不同，远程通过github action|vecel部署，远程部署后的时间不对，会把所有文章时间都更为最新。
2023年3月1日，Pandas 发布了2.0版本。6个月后（8月30日），更新了新的2.1版。让我们看看他有什么重要的更新。
在 Java 语言的第 1 个版本中就开始引入了传统的 for 循环，它的更简单的变体 for-each 是在 Java 5 中引入的。大部分开发人员更喜欢使用 for-each 执行日常迭代，但对于迭代一个范围或跳过范围中的值等操作，他们仍会使用 for。
上一篇ZZ介绍了本篇综述的背景知识和相关数学符号表示，了解到了本篇文章主要是关于基于“潜在结果框架”的因果推断方法综述，并且明确了样本，策略，潜在结果，混杂和混杂带来的辛普森悖论和选择性偏差等概念。下面我们书接上文，进入到解决因果推断问题具体的方法的解析，首先附一下上篇内容：因果推断文献解析|A Survey on Causal Inference(2)，论文原文点击文末阅读原文即可查看。
选自towardsdatascience 作者：Steeve Huang 机器之心编译 参与：Edison Ke、路雪 本文简要介绍了强化学习及其重要概念和术语，并着重介绍了 Q-Learning 算法、SARSA、DQN 和 DDPG 算法。 📷 强化学习（RL）指的是一种机器学习方法，其中智能体在下一个时间步中收到延迟的奖励（对前一步动作的评估）。这种方法主要用于雅达利（Atari）、马里奥（Mario）等游戏中，表现与人类相当，甚至超过人类。最近，随着与神经网络的结合，这种算法不断发展，已经能够解决更
选自towardsdatascience 作者：Steeve Huang 机器之心编译 参与：Edison Ke、路雪 本文简要介绍了强化学习及其重要概念和术语，并着重介绍了 Q-Learning 算
选自arXiv 作者：Lidong Yu 等 机器之心编译 参与：李泽南、李亚洲 由北京理工大学贾云得教授研究组提出的立体匹配新方法着重于成本聚合问题，在 KITTI 和 Scene Flow 基准测试中超越了此前业内的最佳水平。本文已提交今年 2 月举行的 AAAI 2018 大会，并成为 Spotlight poster 论文。 立体匹配（Stereo matching）是计算机视觉社区研究的一个基础问题。立体匹配的研究目标是计算由立体照相机收集的图像的视差图（disparity map）。这种视差图在
ARM 指令集是针对ARM体系架构设计的指令。在BootLoader引导的第一阶段以及内核的第一阶段都会有一个使用汇编语言编写的文件，在不跑操作系统的裸板中也有一段用来初始化开发板环境的汇编代码。所以无论是开发带操作系统的板子，还是裸板开发，汇编语言都很有必要学习一番，最少要了解一些常用的汇编指令。要想设计出性能超强的系统，ARM的工作原理是必须掌握的。
4.但如果你想强制更新数据,即使数据一样,那么可以使用 force()方法Suser->force()->save()
【导读】今天分享的技术提出了一种新目标检测方法，用单个卷积网络将目标边界框检测为一对关键点（即边界框的左上角和右下角）。通过将目标检测为成对关键点，消除现有的one stage检测器设计中对一组anchors的需要。除此之外，还引入了corner pooling，一种新型的池化层，可以帮助网络更好的定位边界框的角点。最终CornerNet在MS COCO上实现了42.1％的AP，优于所有现有的one stage检测器。
因工作原因从 Windows 客户端开发转为 Android 客户端开发，所以主要的开发语言也由 C++ 变为了 Java，在学习 Java 的过程中，即享受到 Java 的自带程序库的丰富带来的便捷，也遇到一些与 C++ 里的习惯不符需要注意的地方。
论文地址：https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/08839514.2023.2254048
在上一篇中，我们有db.json文件，里面放置了一些水果信息。 现在新建一个demo文件夹，引入jq库文件（常见的是jquery-2.0.3.min.js，此处的jq.js是被我重命名了）。 另，新建一个jq-ajax.html文件，我们将在这个html文件里头操作db.json数据。
2018年3月20日，Java 10 正式发布！ 相关地址： 官方地址：http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html Jdk下载地址：http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk10-downloads-4416644.html 安装指南：https://docs.oracle.com/javase/10/install/overview-jdk-
ES6标准中包含了一些超好用的方法，这些方法主要用于简化或者标准化对诸如Number、String、Object和数组等数据类型的操作。ES6的目标之一就是让JS代码显得更加清晰和简洁，下面就让我们看看这些方法如何帮助我们达到这个目的。
然而，如果你想从中找出某一辆车？并且不是3辆，而是300辆呢？这将不是一件容易的事！
JavaScript想必大家都不陌生了，上篇文章盘点JavaScript中数组遍历的全部方式（上篇）已经给大家介绍了7种数组遍历的方式，这篇文章继续介绍7种数组遍历的方式，这样一共14种遍历方式，基本上囊括了JavaScript中全部的数组遍历方式了。下面的内容，紧接上面文章的内容，一起来学习下吧~
ECMAScript 2023 规范最近已经定稿，其中提出的 Array 对象新方法将为 JavaScript 带来更好的可预测性和可维护性。toSorted、toReversed、toSpliced 和 with 方法允许用户在不更改数据的情况下对数据执行操作，实质是先制造副本再更改该副本。
在之前的文章中，我们介绍了梯度下降算法。但是梯度下降算法存在计算量过大或者陷入局部最优的问题。人们如今已经提出动量法和自适应梯度法来解决上述的问题。
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